Datos Discretos y Continuos Ing Ral Alvarez Guale

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Datos Discretos y Continuos Ing. Raúl Alvarez Guale, MPC

Datos Discretos y Continuos Ing. Raúl Alvarez Guale, MPC

Datos Discretos y Continuos La inferencia estadística a través del análisis de estudios observacionales

Datos Discretos y Continuos La inferencia estadística a través del análisis de estudios observacionales o de diseños experimentales se utiliza en muchas áreas científicas. Los datos reunidos pueden ser discretos o continuos, según el área de aplicación.

Ejemplo 1 Un ingeniero químico podría estar interesado en un experimento que lo lleve

Ejemplo 1 Un ingeniero químico podría estar interesado en un experimento que lo lleve a condiciones en que se maximice la producción. Aquí, por supuesto, la producción se expresaría en porcentaje, o gramos/libra, medida en un continuo

Ejemplo 2 Por otro lado, un toxicólogo que realice un experimento de combinación de

Ejemplo 2 Por otro lado, un toxicólogo que realice un experimento de combinación de fármacos quizás encuentre datos que son binarios por naturaleza (es decir, el paciente responde o no lo hace).

Datos por conteo En la teoría de la probabilidad se hacen distinciones importantes entre

Datos por conteo En la teoría de la probabilidad se hacen distinciones importantes entre datos discretos y continuos que nos permiten hacer inferencias estadísticas. Con frecuencia las aplicaciones de la inferencia estadística se encuentran cuando se trabaja con datos por conteo).

Ejemplo 3 Por ejemplo, un ingeniero podría estar interesado en estudiar el número de

Ejemplo 3 Por ejemplo, un ingeniero podría estar interesado en estudiar el número de partículas radiactivas que pasan a través de un contador en, digamos, 1 milisegundo.

Ejemplo 4 Al personal responsable de la eficiencia de una instalación portuaria podría interesarle

Ejemplo 4 Al personal responsable de la eficiencia de una instalación portuaria podría interesarle conocer las características del número de buques petroleros que llegan diariamente a cierta ciudad portuaria.

Proporción muestral En efecto, la situación binaria implica dos categorías. Si en los datos

Proporción muestral En efecto, la situación binaria implica dos categorías. Si en los datos hay n unidades y x se define como el número que cae en la categoría 1, entonces n - x cae en la categoría 2. Así, x/n es la proporción muestral en la categoría 1 y 1 - x/n es la proporción muestral en la categoría 2

Ejemplo 5 En la aplicación biomédica, por ejemplo, 50 pacientes representarían las unidades de

Ejemplo 5 En la aplicación biomédica, por ejemplo, 50 pacientes representarían las unidades de la muestra y si, después de que se les suministra el medicamento, 20 de los 50 experimentaran mejoría en sus malestares estomacales (que son comunes en los 50), entonces 20/50=0. 4 sería la proporción muestral para la cual el medicamento tuvo éxito, y 1 - 0. 4 = 0. 6 sería la proporción muestral para la cual el fármaco no tuvo éxito

Gracias

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